Khi AI sinh trưởng chuyển từ huấn luyện mô hình sang triển khai suy luận ở quy mô lớn hơn, các công ty công nghệ đang đổ nhiều ngân sách hơn vào trung tâm dữ liệu, dung lượng đám mây và cố định chip, thay vì chỉ tài trợ cho mô hình. CoreWeave vào thứ Năm cho biết đã ký một thỏa thuận mở rộng trị giá 210 tỷ đô la với Meta để cung cấp khả năng tính toán đám mây cho Meta, kéo dài đến cuối năm 2032; điều này được xây dựng trên thỏa thuận trị giá 140 tỷ đô la trước đó giữa hai bên, cũng cho thấy Meta đang tiếp tục tăng cường đầu tư vào hạ tầng AI với mô hình song song tự xây dựng và thuê ngoài. Reuters cùng ngày đưa tin rằng dự kiến Meta sẽ chi tiêu tối đa 1.350 tỷ đô la cho xây dựng hạ tầng AI trong năm nay.
Xu hướng này không chỉ giới hạn ở Meta. Reuters đã tổng hợp cho thấy các giao dịch lớn liên quan đến hạ tầng AI trong vài tháng qua đã bao trùm nhiều doanh nghiệp như OpenAI, Oracle, AMD, Nvidia, Google, Anthropic, Amazon, CoreWeave và SoftBank, trong đó bao gồm thỏa thuận dài hạn giữa OpenAI và Oracle trị giá khoảng 300 tỷ đô la, dự án trung tâm dữ liệu Stargate với khung đầu tư tối đa 500 tỷ đô la, và thỏa thuận nhiều năm cung cấp chip AI tối đa 60 tỷ đô la từ AMD cho Meta. Nói cách khác, trận chiến chi tiêu vốn đã mở rộng từ "ai sở hữu mô hình mạnh hơn" đến "ai nhanh chóng khóa được nguồn điện, phòng máy, GPU, chip tùy chỉnh và dung lượng đám mây nhiều hơn".
Nhu cầu đang thúc đẩy cung cấo mở rộng
Đằng sau sự gia tăng chi tiêu là sự đồng thuận giữa các hãng cung cấp đám mây và các công ty mô hình rằng nhu cầu cho khối lượng công việc AI vẫn chưa đủ. Amazon vào thứ Năm lần đầu tiên tiết lộ rằng doanh thu hàng năm từ dịch vụ AI của AWS đã vượt quá 15 tỷ đô la, chiếm khoảng một phần mười tỷ lệ doanh thu của AWS là 142 tỷ đô la; công ty cũng cho biết hiện tốc độ tăng trưởng vẫn bị giới hạn bởi các ràng buộc về dung lượng, nhu cầu của khách hàng vượt xa mức mà hạ tầng hiện có thể hỗ trợ. Tuyên bố này phù hợp với việc Meta mua dung lượng từ CoreWeave, Google mở rộng trung tâm dữ liệu ở Texas và nhiều công ty ký kết các thỏa thuận khóa chip dài hạn - không phải do các doanh nghiệp đột ngột sẵn sàng chi tiêu mạnh mẽ hơn, mà bởi vì họ lo lắng rằng nếu không khóa các nguồn lực ngay bây giờ, họ sẽ không có đủ khả năng máy tính trong vài năm tới.
Điều này cũng giải thích tại sao cấu trúc giao dịch ngày càng giống như hợp đồng mua dài hạn trong ngành năng lượng hoặc hàng hóa, thay vì mua sắm một lần thời đại phần mềm truyền thống. Trong những giao dịch mà Reuters liệt kê, nhiều giá trị thực ra tương ứng với cam kết mua nhiều năm, công suất dự trữ hoặc nghĩa vụ xây dựng chung, thay vì đầu tư tiền mặt ngay lập tức. Ví dụ, hợp đồng 11,9 tỷ đô la trong 5 năm giữa CoreWeave và OpenAI bản chất là cam kết sử dụng công suất; thỏa thuận trên 10 tỷ đô la của Meta với Google, cuộc đàm phán đám mây trị giá khoảng 20 tỷ đô la giữa Oracle và Meta, cũng đều thuộc loại "khóa cung cấp trước, sau đó tiêu thụ theo chu kỳ".
Các công ty chip và nhà cung cấp đám mây cùng hưởng lợi
Đối với các công ty như Nvidia, AMD, Broadcom và Oracle, sức hấp dẫn của chu kỳ này nằm ở chỗ họ không nhận được các đơn hàng rời rạc, mà là nhu cầu có thể dự đoán cao trải dài trong nhiều năm. AMD đã giành được các thỏa thuận lớn về chip AI từ OpenAI và Meta; Broadcom đã ký thỏa thuận hợp tác lâu dài về chip AI tùy chỉnh với Google vào ngày 6 tháng 4 và cung cấp công suất lớn cho Anthropic dựa trên chip của Google. Về phía Oracle, ngoài việc được báo cáo đã ký hợp đồng trị giá khoảng 300 tỷ đô la về năng lực tính toán với OpenAI, công ty cũng tuyên bố vào tháng 2 rằng họ dự kiến huy động 45 đến 50 tỷ đô la vào năm 2026 để mở rộng khả năng hạ tầng đám mây.
Động thái mới nhất của CoreWeave đặc biệt minh chứng cho mô hình này. Cùng ngày công bố thỏa thuận mở rộng với Meta, công ty cơ sở hạ tầng đám mây được Nvidia hỗ trợ này cũng tiết lộ họ dự định phát hành trái phiếu trị giá 1,25 tỷ đô la và trái phiếu chuyển đổi trị giá 3 tỷ đô la. Nói một cách đơn giản, khách hàng AI đang khóa dung lượng đám mây dài hạn, các nhà cung cấp đám mây sau đó quay lại sử dụng các hợp đồng dài hạn này để vay mượn thị trường nợ và tài chính, tiếp tục mua GPU, xây dựng phòng máy, và thuê nguồn điện. Điều này biến chu kỳ hạ tầng AI ngày càng giống một mô hình công ích với đòn bẩy cao, chu kỳ dài và tài sản nặng, không còn chỉ là câu chuyện phần mềm tài sản nhẹ.
Rủi ro nằm ở chỗ số tiền rất lớn, nhưng phương pháp tính lại không đồng nhất
Tuy nhiên, cộng đơn giản các con số tiêu đề có thể dễ dàng phóng đại sức mạnh vốn thực tế. Reuters và Breakingviews đều nhấn mạnh rằng nhiều con số "tỷ đô, thậm chí hàng nghìn tỷ đô" hiện trên thị trường không hoàn toàn có thể so sánh: có những trường hợp là giới hạn mua, có những trường hợp là khung đầu tư, có những trường hợp là số tiền thương lượng được báo chí đưa tin, có những trường hợp là hợp đồng thực hiện theo kỳ nhiều năm, có cả những điều khoản kết hợp cổ phần, dịch vụ đám mây và cung cấp thiết bị. Breakingviews thậm chí ước tính rằng đến năm 2030, tổng đầu tư dự kiến cho trung tâm dữ liệu AI toàn cầu có thể đạt trên 6,6 nghìn tỷ đô la, nhưng khả năng thực hiện tài chính, tiêu thụ điện, thi công và thu hồi lợi nhuận có thể không theo kịp.
Từ góc độ thị trường, vấn đề thực sự không phải là liệu AI có tiếp tục tiêu tiền hay không, mà là liệu khoản đầu tư này có thể biến thành doanh thu ổn định trong thời gian đủ dài hay không. Cuộc đua doanh thu giữa OpenAI và Anthropic, doanh thu hàng năm của AI của AWS lần đầu được tiết lộ, và Meta đưa chi tiêu vốn cả năm lên mức 1.150 đến 1.350 tỷ đô la, đều cho thấy các công ty hàng đầu tin rằng nhu cầu có thể bù đắp đầu tư vào tài sản nặng. Nhưng nếu tốc độ tăng thương mại hóa mô hình không đạt kỳ vọng, hoặc chi phí điện, đất, thiết bị và tài chính tiếp tục tăng, cuộc đua hạ tầng AI này có thể nhanh chóng chuyển từ "câu chuyện tăng trưởng" thành "câu chuyện bảng cân đối kế toán".
